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告别AI“乱画图表”！港中文团队发布首个结构化图像生成编辑系统
现有AI生图工具在结构化图像生成上问题多，理解与生成能力有鸿沟。港中文等校联合团队提出首个综合性方案，涵盖数据集构建、模型优化、评估基准三大模块，助多模态模型画准图，推动其发展。
阿里云CIO首次系统复盘：大模型落地的 RIDE 方法论与 RaaS 实践突破
阿里云智能集团 CIO 蒋林泉分享大模型落地实践，指出企业中业务与 IT 对 AI 认知矛盾突出。他展示阿里云数字人落地成果，提出 RIDE 方法论，还剖析翻译和 Agent 两种应用模式及落地要点。
阿里云CIO首次系统复盘：大模型落地的RIDE方法论与RaaS实践突破
阿里云智能集团 CIO 蒋林泉分享大模型落地实践，介绍了阿里云在翻译、智能外呼等场景的应用案例，提出 RIDE 方法论，包括重组组织、识别机会、定义指标和推进执行，还分析了翻译和 Agent 模式的要点。
突破Agent长程推理效率瓶颈！MIT&新加坡国立联合推出强化学习新训练方法
AI Agent处理复杂任务时显存、算力问题凸显，MIT和新加坡国立大学联合提出MEM1框架。它基于强化学习，让智能体学会管理记忆，实现近似常量级显存开销，在多方面表现超越大模型。
Listen Labs：把用户研究“黑灯流水线”化，AI Agent 系统实现小时级洞察
Listen Labs由两位哈佛校友在2024年底创立，2025年4月获2700万美元融资。今年2 - 5月发布三项核心能力，可实现全流程自动化深访。文章详解其如何实现小时级交付，分析竞争态势与优势，也指出未来待改进处。
AI自我训练？OpenAI研究员Jason Wei泼冷水：它的三大瓶颈你根本想不到
OpenAI研究员Jason Wei认为AI自我完善是未来趋势，但不会‘瞬间爆发’，而是漫长过程。他从三方面阐述，包括自我完善非一蹴而就、不同领域完善难度有差异、科学进步受真实世界实验限制。
她如何把“系统2”带给了大模型 ｜对话微软亚洲研究院张丽
本文是量子位对微软亚洲研究院首席研究员张丽的访谈。张丽团队在2023年开始探索大模型深度推理能力，2025年1月发布rStar - Math，用蒙特卡洛搜索算法让7B模型实现o1级数学推理能力，引发广泛讨论。
清华刘知远团队：高质量LLM训练数据获取新方法！成本降90%，性能大提升
清华刘知远团队论文提出全新数据筛选方案，解决传统数据筛选验证慢、主观性强问题。发明‘半成品加工法’降成本，用fastText筛数据，筛出Ultra - FineWeb数据集，提升模型性能，还计划拓展到专业领域。
大模型"温故而知新"实现了！无需历史数据，Octopus 效果超越全数据训练｜CVPR‘26 Octopus
上海交通大学与vivo团队提出全新持续学习框架Octopus，首创无需历史数据的梯度正交化技术。实验显示，它在UCIT基准上表现超SOTA方法，还实现正向后向迁移，适合端侧部署。
省下1.25倍算力！Kimi这篇论文，可能改写所有大模型的训练方式
大模型层数增多时，残差连接存在PreNorm稀释问题，导致后面层贡献被稀释。Kimi论文提出Attention Residuals方案，还给出工程解法Block AttnRes，实验显示能省算力且提升效果。